Im Oktober 2018 startete das Verbundprojekt „Personalisierte Kompetenzentwicklung durch skalierbare Mentoringprozesse - tech4comp“. Koordiniert wird es von der Universität Leipzig. Beteiligt sind auch die Technische Universität Dresden, das Educational Technology Lab des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI), die Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, die Technische Universität Chemnitz, die Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig, die Freie Universität Berlin sowie die RWTH Aachen. Die Partner entwickeln gemeinsam Konzepte für personalisierte Lernumgebungen und Mentoring für die Studierenden von heute und morgen. Das Verbundprojekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) innerhalb der nächsten sechs Jahre mit einem Gesamtvolumen von bis zu 12,6 Millionen Euro gefördert. „Das Projekt reagiert zum einen auf veränderte Lernrealitäten und -zugänge im digitalen Zeitalter. Zum anderen wollen wir der Diversität unserer Studierenden Rechnung tragen und durch Technologie individuelle Zugänge zum Studium ermöglichen“, sagt Verbundprojektleiter Prof. Dr. Heinz-Werner Wollersheim, Inhaber der Professur für Allgemeine Pädagogik der Universität Leipzig.
Gemeinsam mit Kollegen unterschiedlicher Fachdisziplinen nähert er sich so der Frage, wie man studentisches Lernen heute bestmöglich begleiten kann. Eine dieser Fachperspektiven bringt Prof. Dr. Christoph Igel ein. Er ist Wissenschaftlicher Direktor des Educational Technology Lab des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) sowie Professor für Bildungstechnologie an der Technischen Universität Chemnitz und erfahren im Einsatz Künstlicher Intelligenz zur Unterstützung von Lernprozessen. Er betont die Relevanz unterschiedlicher Fachrichtungen für das Projekt: „Die interdisziplinäre Ausrichtung von tech4comp ermöglicht uns einen vielseitigen Zugang zum Feld studentischen Lernens: So erschließen wir uns sowohl verschiedene Studiendisziplinen, als auch einen breiten Zugang zu Methoden- und Forschungsansätzen der unterschiedlichen Fachrichtungen.“
Welche Methoden und Tools für die Lehre in den verschiedenen Fachdisziplinen geeignet sind und wie Künstliche Intelligenz Studierende in ihrem Lernprozess begleiten kann, wird vor Ort untersucht und gemeinsam mit den Studierenden auf Praxistauglichkeit geprüft. Nach erfolgreicher Evaluation werden entstandene Angebote langfristig als Unterstützungssysteme für die Hochschulbildung bereitgestellt.